Klasifikasi Teks Bahasa Indonesia Pada Dokumen Pengaduan Sambat Online Menggunakan Metode K-Nearest Neighbors Dan Chi-square

K-Nearest Neighbors (K-NN) merupakan metode klasifikasi yang mudah untuk dipahami. Akan tetapi metode tersebut memiliki beberapa kekurangan, salah satunya dalam aspek komputasi perhitungan yang besar. Oleh karena itu, seleksi fitur digunakan sebagai salah satu cara untuk mengurangi besarnya komputasi adalah dengan mengurangi jumlah fitur yang tidak relevan dalam klasifikasi teks. Metode seleksi fitur yang digunakan adalah menggunakan metode Chi-Square untuk menghitung tingkat dependensi fitur. Proses yang dilakukan adalah mengumpulkan dokumen latih dan dokumen uji, melakukan tahap preprocessing dan seleksi fitur, kemudian dilakukan klasifikasi, dan pada tahap akhir dilakukan pengujian dan analisis terhadap hasil klasifikasi oleh sistem terkait nilai precision, recall, dan F-Measure. Dari penelitian ini dihasilkan bahwa seleksi fitur dapat meningkatkan nilai F-Measure dalam klasifikasi teks berbahasa Indonesia pada dokumen pengaduan SAMBAT Online dengan menggunakan metode klasifikasi K-Nearest Neighbor

Klasifikasi Teks Bahasa Indonesia Pada Dokumen Pengaduan Sambat Online Menggunakan Metode K-Nearest Neighbors (K-NN) Dan Chi-Square

K-Nearest Neighbors (K-NN) merupakan metode klasifikasi yang mudah untuk dipahami. Akan tetapi metode tersebut memiliki beberapa kekurangan, salah satunya adalah metode ini menggunakan semua fitur pada perhitungan klasifikasi, yang mengakibatkan rendahnya nilai akurasi yang dihasilkan dikarenakan banyaknya fitur tidak penting yang masuk dalam perhitungan klasifikasi. Oleh karena itu, seleksi fitur digunakan sebagai salah satu cara untuk mengatasi kekurangan tersebut. Teknik seleksi fitur mengurangi jumlah fitur yang tidak relevan dalam klasifikasi teks. Metode seleksi fitur yang digunakan adalah menggunakan metode Chi-Square untuk menghitung tingkat dependensi fitur. Proses yang dilakukan adalah mengumpulkan dokumen latih dan dokumen uji, melakukan tahap preprocessing dan seleksi fitur, kemudian dilakukan klasifikasi, dan pada tahap akhir dilakukan pengujian dan analisis terhadap hasil klasifikasi oleh sistem terkait nilai precision, recall, dan F-Measure. Dari 16 hasil pengujian, didapatkan nilai precision dan recall terbaik didapatkan dengan nilai masing-masing adalah 90% dan 78% pada k = 15 dengan seleksi fitur sebesar 25%. Sedangkan hasil dari F-Measure terbaik didapatkan dengan nilai 78% pada k = 15 dan k = 5 dengan seleksi fitur sebesar 25%. Dari penelitian ini dihasilkan bahwa seleksi fitur dapat meningkatkan nilai F-Measure dalam klasifikasi teks berbahasa Indonesia pada dokumen pengaduan SAMBAT Online dengan menggunakan metode klasifikasi K-Nearest Neighbors